农作物长势遥感监测汇总课件

1、农作物长势遥感监测新方法内容长势监测的意义及重要性国内外发展综述-提出问题新方法的提出-解决问题已经开展的一些研究工作作物长势遥感监测展望一、长势监测的意义及重要性意义:精确、及时的作物长势监测可以为生产形势预测提供科学依据，在农作物生长期内尽早掌握作物生长形势有的时候要比精确估计作物种植面积和总产量本身还重要大尺度：大尺度的农作物长势监测可以为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据小尺度：田块尺度的作物长势可以为提高农业生产管理水平及实现我国数字化农业战略具有重大意义二、国内外发展综述-提出问题目前的长势监测方法:直接监测法同期对比法作物生长过程监测法作物生长模型法诊断模型法问题：定性或半定量

2、的监测方法在推广上存在问题，一个区域的模型无法在其他地区适用需求:解决目前长势监测中存在的问题提出新的作物长势监测技术体系新方法与区域无关，可以在大范围进行推广，也可以在多个尺度进行应用二、国内外发展综述-提出问题作物长势差异及其影像物征麦苗发黄、较稀、矮麦苗浓绿、健壮、高麦苗微黄、较稀麦苗发黄、较稀、矮麦苗微黄、较健壮麦苗发黄、但苗不壮麦苗发绿、较健壮三、新方法的提出-解决问题通过冬小麦生理、生化参数的遥感监测，从作物群体特征及个体特征两个方面出发，考虑区域内作物物候差异给长势监测带来了影响，建立冬小麦长势遥感定量监测新方法。三、新方法的提出-解决问题五个关键环节：作物生理参数（叶面积指数）

3、遥感监测方法作物生化参数（氮素浓度）遥感监测方法作物物候遥感精准监测方法作物生理、生化参数的物候归一化处理技术群体特征与个体特征相耦合的冬小麦长势监测方法三、新方法的提出-解决问题地面观测四、已经开展的一些研究工作生理参数遥感监测-叶面积指数四、已经开展的一些研究工作结论： （1）所有的模型的回归显著性概率值均小于0.01，置信度达到99.9%以上，四种植被指数均包含了可用于估测LAI的显著信息。 （2）RVI对数模型的相关系数（0.9247）最高,而RMSE（0.4083）最低，拟合结果最好。生理参数遥感监测-叶面积指数四、已经开展的一些研究工作通过对26组数据的比较：最大的相对误差为37%

4、，最小的为3%相对误差大于30%的仅有3组平均相对误差为19%模型达到了较高的精度。生理参数遥感监测-生物量四、已经开展的一些研究工作小麦玉米生化参数遥感监测四、已经开展的一些研究工作生化参数遥感监测四、已经开展的一些研究工作生化参数遥感监测四、已经开展的一些研究工作生化参数遥感监测四、已经开展的一些研究工作生化参数遥感监测四、已经开展的一些研究工作生化参数遥感监测四、已经开展的一些研究工作作物物候遥感精准监测四、已经开展的一些研究工作作物物候遥感精准监测四、已经开展的一些研究工作作物生理、生化参数的物候归一化处理技术四、已经开展的一些研究工作作物生理、生化参数的物候归一化处理技术四、已经开展

5、的一些研究工作物候与红边参数的关系作物生理、生化参数的物候归一化处理技术进行了作物生育期生化参数的连续观测，以支持进一步的分析生理参数方面的工作还有待进一步开展为了更准确（地块尺度）的开展作物物候的监测进行了高时空分辨率NDVI数据集构建方法研究四、已经开展的一些研究工作高时空分辨率NDVI数据集构建方法四、已经开展的一些研究工作MODISMODISETM NDVIETM NDVI 01月14日01月30日02月15日03月03日03月19日 04月04日04月20日05月06日05月22日06月07日MODISMODISETM NDVIETM NDVI 06月23日07月09日07月25日08月10日08月26日 09月11日09月27日10月13日10月29日11月14日典型地表覆盖类型时间过程分析 8月10日 8月26日 12月16日 群体特征与个体特征相耦合的冬小麦长势监测方法四、已经开展的一些研究工作四、已经开展的一些研究工作物候生物量冠层氮含量作物长势遥感监测展望面向遥感的作物长势定义及定量指标“